Искусственный интеллект меняет портрет востребованного ИТ-специалиста

Российские компании меняют требования к ИТ- и ИБ-специалистам на фоне быстрого развития искусственного интеллекта. Теперь глубокой экспертизы в одной области недостаточно: работодатели ждут понимания бизнеса, умения работать с нейросетями и способности быстро осваивать новые технологии. На инженерной конференции IT Elements 2026, проходящей в Москве 9-10 сентября, эксперты рынка обсудили, как устроен найм в ИТ в 2026 году.

Модератором дискуссии выступила Ольга Ковардакова, директор по работе с персоналом компании "Инфосистемы Джет". Открывая обсуждение, она отметила: когда говорят о непрерывности бизнеса, обычно представляют инфраструктуру - резервирование, отказоустойчивость, информационную безопасность. Но какая бы ни была система, сама по себе она не работает: за каждым сервером, каждым контуром защиты и каждым процессом стоят люди. Именно поэтому непрерывность бизнеса начинается с людей - с их навыков, мотивации и способности развиваться быстрее, чем меняются технологии.

По данным совместного исследования "Хабр Карьеры" и "Инфосистемы Джет", конкуренция на рынке усиливается практически на всех уровнях. HR-директор "Хабра" Наталия Лебедева отметила, что среди стажеров и джунов (молодых специалистов) она традиционно остается высокой, но чем выше позиция, тем меньше таких вакансий и тем больше претендентов на каждую из них. Даже специалист с востребованными компетенциями сейчас может искать работу дольше из-за большого количества резюме.

Это напрямую влияет на то, что сотрудники стали реже менять работу и дольше остаются в одной компании. Тем более, что выход на рынок нередко заставляет соглашаться на предложения с такой же зарплатой или ниже.

"Если вы в своей компании являетесь востребованным специалистом, у вас больше шансов повысить свой материальный уровень, чем если вы выйдете на рынок", - подчеркивает Лебедева.

На фоне роста конкуренции компании одновременно повышают требования к кандидатам. По словам директора по работе с персоналом "Лаборатории Касперского" Марины Алексеевой, раньше ценным могло быть владение одной конкретной технологией, но теперь этого уже недостаточно.

"Сейчас мы говорим про внедрение комплексных решений в бизнес-контексте заказчика. Это требует архитектурного мышления, умения брать на себя ответственность, понимать экономические последствия тех решений, которые ты принимаешь", - рассказала она.

Фото: Пресс-служба "Инфосистемы Джет"

Глубокая экспертиза, по словам Алексеевой, никуда не исчезает, однако все большее значение приобретает ширина контекста, в котором действует специалист. Отдельным направлением становится безопасность искусственного интеллекта. Если классических специалистов по информационной безопасности компании уже умеют искать и оценивать, то компетенции в области безопасного применения ИИ пока остаются новой и не очень понятной зоной.

Директор по персоналу компании "ИКС Холдинг" Наталия Пуговкина отметила, что современному инженеру, чтобы создавать сложные технологические продукты мирового уровня, уже недостаточно разбираться только в одной дисциплине. Он должен шире смотреть на систему и понимать смежные области, включая искусственный интеллект, робототехнику, биологию и энергетику.

При этом одним из главных качеств специалиста становится не конкретный набор знаний, а скорость обучения. "Сейчас уже не так важно, что именно ты знаешь в данный момент и с какими знаниями приходишь в компанию. Важно то, насколько быстро ты можешь научиться новому, чтобы успевать за быстро развивающимися технологиями", - подчеркивает Пуговкина.

Партнер Kontakt InterSearch Анастасия Овчаренко также считает, что скорость смены технологий меняет сам подход к найму. По ее словам, раньше можно было найти на рынке специалиста с уже готовой экспертизой и рассчитывать, что она будет оставаться актуальной достаточно долго. Теперь технологический цикл заметно ускорился.

"Ты можешь найти готового специалиста, который, условно, "как боженька" владеет Claude, а через два месяца появится что-то другое - и все будет работать уже иначе", - отмечает эксперт.

Поэтому более востребованными становятся специалисты с фундаментальным образованием, гибкостью и готовностью быстро осваивать новое. Кроме того, компаниям зачастую выгоднее развивать собственных сотрудников, чем искать готового специалиста на рынке.

По словам руководителя группы подбора персонала для команд информационной и общей безопасности, краудсорсинга и ответственного использования данных в "Яндексе" Ксении Аплеевой, обучить действующего сотрудника внутри компании часто бывает эффективнее и дешевле, чем искать нового человека, тратить ресурсы на найм и адаптацию, и принимать риски, связанные с возможным непрохождением испытательного срока.

Умение работать с ИИ в компании пока не является отсекающим критерием при найме - все зависит от конкретной профессии и роли. При этом активное использование ИИ и агентов сотрудниками поощряется, но финальная оценка работы, как и прежде, зависит от конкретного результата, к которому приходит человек.

В ГК Softline изменение профиля специалиста описывают через переход от Т-образной к П-образной модели компетенций. Как рассказал директор департамента бизнес-решений и цифровой трансформации компании Егор Ворогушин, раньше работодателю был нужен человек с широким кругозором и одной глубокой специализацией.

Фото: Пресс-служба "Инфосистемы Джет"

"В этом году все поменялось. Теперь мы ищем "П-образность" - широкий профиль, экспертизу в своем домене и в искусственном интеллекте", - говорит эксперт.

При этом сам рынок пока не выработал единых критериев такой ИИ-экспертизы. "Мы пока сами не знаем, что такое экспертиза в ИИ. Если нас всех спросить, как вы понимаете, что человек - эксперт в искусственном интеллекте, ответы будут разными. Сколько нанимающих менеджеров, столько и мнений", - отметил Ворогушин.

По его мнению, это становится еще одной причиной, по которой компании дольше ищут сотрудников, а кандидатам сложнее проходить отбор. ИИ одновременно меняет и работу руководителей. В компании уже используют инструменты, которые помогают собирать статусы проектов, контролировать выполнение задач и координировать работу.

"Есть одна вещь, которую пока нельзя никуда отдать, - это ответственность", - подчеркивает он. По словам Ворогушина, искусственный интеллект может предложить один вариант решения, другая модель - другой, а заместитель руководителя - третий. Финальный выбор все равно остается за человеком, и вместе с ним - ответственность за его последствия.

Алексеева также считает, что в эпоху ИИ роль управленца становится более человечной. По ее словам, три ключевые компетенции лидера будущего - осознанность (умение видеть себя, контекст и сигналы команды), мудрость (способность принимать решения с учетом долгосрочных последствий, этики и неопределенности) и эмпатия (умение строить доверие и создавать среду, в которой людям безопасно учиться и меняться). "Модель может держать вас на крючке одобрения и говорить: "Какой вы молодец!". Но это все равно модель и заложенный в нее алгоритм. Настоящее сопереживание и все вопросы этического характера, на мой взгляд, останутся за руководителем", - отмечает она.

Изменения на рынке заставляют перестраиваться и университеты. Директор МИЭМ им. А. Н. Тихонова, проректор НИУ ВШЭ Дмитрий Коваленко рассказал, что вуз разрабатывает специальный модуль, который должен научить студентов разных технических направлений применять ИИ именно в своей профессиональной области.

Так, студент, занимающийся электроникой, должен уметь использовать модели для проектирования топологии микросхем или верификации, а будущий специалист по телекому - применять и при необходимости дообучать модели под отраслевые задачи.

"Коллеги сегодня говорили про П-образных специалистов, а мы их уже начали готовить. Правда, к вам они придут только через два года", - рассказал Коваленко. Одновременно университеты расширяют взаимодействие с бизнесом. Одним из форматов становятся мастерские - проекты, которые вуз запускает вместе с компанией под конкретную бизнес-задачу. Компания предоставляет задачу и наставника, а студенты работают над ней вместе с исследователями и преподавателями.

Поэтому обучение не должно прекращаться после приема на работу. Работодатель должен помогать сотруднику развиваться в своем контексте, а задача руководителя - передавать опыт и быть наставником.